Download or read book Segmentation d IRM c r brales multidimensionnelles par coupe de graphe written by Jérémy Lecoeur and published by . This book was released on 2010 with total page 217 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse traite de la segmentation d'IRM cérébrales multimodales par des méthodes de coupe de graphe. Tout d'abord, nous proposons une méthode qui utilise conjointement trois modalités IRM. L'information de frontière, donnée par le gradient spectral, est mis en balance avec l'information de région, donnée par des graines sélectionnées par l'utilisateur. Ensuite, nous proposons trois variantes. La première consiste à trouver un espace spectral optimal car le gradient spectral est basé sur les images naturelles donc inadapté aux images médicales multimodales. Nous explorons ensuite l'automatisation de notre méthode. Ici, les informations de région sont déduites par un algorithme EM robuste. Enfin, nous intégrons l'utilisation d'atlas pour la segmentation automatique de structures profondes du cerveau. Nos différentes méthodes de segmentation se montrent meilleures que la plupart de celles actuellement utilisés, aussi bien en terme de temps de calcul qu'en précision de segmentation.

Download or read book Segmentation par coupes de graphe avec a priori de forme Application l IRM cardiaque written by Damien Grosgeorge and published by . This book was released on 2014 with total page 153 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le contourage des ventricules cardiaques sur IRM est nécessaire à la détermination de la fonction contractile du coeur. Cette tâche est difficile, en particulier pour le ventricule droit (VD), due au flou aux frontières des cavités, aux irrégularités des intensités et à sa forme complexe et variable. Peu de travaux ont cependant été réalisés afin de résoudre cette problématique de segmentation. Dans ce but, nous avons proposé et développé deux méthodes de segmentation basées sur la méthode des coupes de graphe (GC), à laquelle nous avons incorporé des a priori de forme. La première méthode, semi-automatique, repose sur une carte d'a priori statistique créée à base d'Analyses en Composantes Principales et intégrée à la méthode des GC binaires. La seconde, automatique, permet la segmentation d'un ensemble d'objets par GC multi-labels à partir d'un modèle de forme probabiliste basé sur le recalage et la fusion d'atlas. Ces méthodes ont été évaluées sur une base importante d'IRM cardiaques, composée de 48 patients. Une comparaison aux méthodes de l'état de l'art pour cette application à travers le challenge de segmentation du VD MICCAI'12, que nous avons organisé, montre l'efficacité de nos méthodes.